Devenir un analyste de Big Data : un guide pas à pas
L'analyse de Big Data est un domaine relativement nouveau, mais très demandé sur le marché du travail. La demande pour les scientifiques de données est constamment croissante. Les Big Data sont des ensembles de données de très grande taille, qui se caractérisent également par leur diversité et leur taux de mise à jour élevé. Un analyste de Big Data est un spécialiste qui identifie et étudie les tendances dans les données à l'aide d'outils logiciels spéciaux.
Aperçu du Big Data et de l'IA
La génération et le partage de Big Data à travers les appareils se produisent dans presque toutes les sphères sociales. Le Big Data est utilisé par des géants tels que Google, Uber, IBM, Amazon pour optimiser l'expérience du client, réduire les risques de fraude et les menaces de sécurité des données. Les spécialistes du Big Data après les cours de Big Data et d'IA sont nécessaires dans : le marketing, la technologie de recherche, la vente au détail, les médias sociaux, les jeux, la personnalisation, la technologie de la parole, les institutions financières et les systèmes de recommandation.
Compétences que vous acquerrez
Il n'est pas nécessaire pour un analyste d'avoir un diplôme universitaire en technologie de l'information. Cependant, un analyste de données doit comprendre les processus d'entreprise, comprendre les statistiques, effectuer un apprentissage automatique et être capable de travailler avec des outils.
Types d'analyse de données :
Descriptive - pour recueillir des caractéristiques, traiter les informations obtenues.
Prédictive vise à prédire les résultats futurs.
Diagnostique aide à détecter les erreurs dans les données.
Prescriptive comprend les types d'analyse de l'information mentionnés ci-dessus.
Les tâches de l'analyste comprennent également des tâches sur l'intelligence d'entreprise (BI) et l'optimisation des processus de production. Un spécialiste doit connaître les méthodes d'analyse des processus d'entreprise : SWOT, ABC, IDEF, BPMN, MTP, PDCA, EPC et autres.
Compétences de base de l'analyste de données :
Capacité à extraire des données de diverses sources (Hadoop, MS SQL, MySQL, etc.).
Traitement des informations en utilisant Scala, R, Python ou Java.
Visualisation des données structurées à l'aide de Qlik, Plotly ou Tableau.
Génération de recherches qui correspondent à la catégorie du problème commercial.
Fourniture d'hypothèses en adéquation avec les objectifs commerciaux.
De plus, l'analyste peut utiliser Apache Storm, Apache Kinesis, Apache Spark Streaming.
Les spécialistes du Big Data doivent être capables de construire des modèles graphiques à l'aide de réseaux bayésiens et neuronaux, de regroupements et de types d'analyse. Un scientifique des données, un analyste de données ou un ingénieur de données doit être compétent pour travailler avec les Data Lakes, ainsi que pour la sécurité et la gouvernance des données. Devenir un expert vous aidera à développer chacune de ces compétences en profondeur.
Pourquoi apprendre le Big Data et l'IA ?
À l'ère de la transformation numérique, quand la quantité de données double tous les deux ans, l'art de les analyser et de les utiliser est devenu non seulement une compétence importante mais aussi un avantage concurrentiel clé. Dans les différents domaines, traditionnellement basés sur la connaissance et l'expérience, le cours sur le Big Data et l'apprentissage automatique ouvre de nouveaux horizons. Avec la capacité d'analyser les données en profondeur, nous avons un outil qui nous permet non seulement de répondre aux besoins éducatifs actuels, mais aussi de les prédire, en nous adaptant aux réalités changeantes plus rapidement que jamais.
Opportunités de carrière et rôles professionnels
Jetons un coup d'œil aux principaux rôles et postes liés au Big Data et à la science des données.
Scientifique des données
Un scientifique des données est un spécialiste qui analyse les données et développe l'apprentissage machine avec le Big Data pour résoudre les problèmes commerciaux. Les responsabilités clés comprennent :
Collecte et traitement des données.
Développement et test de modèles d'apprentissage machine.
Visualisation des données et présentation des résultats.
Le scientifique des données doit avoir une solide connaissance des statistiques, de la programmation et de l'apprentissage machine.
Ingénieur des données
L'ingénieur des données est responsable de la construction et de la maintenance de l'infrastructure pour le traitement des données. Les responsabilités clés comprennent :
Développement et support des processus ETL (Extract, Transform, Load).
Travail avec les bases de données et les entrepôts de données.
Optimisation de la performance des systèmes de traitement des données.
L'ingénieur des données joue un rôle clé pour garantir que les données sont disponibles et prêtes pour l'analyse.
Ingénieur Big Data
L'ingénieur Big Data développe et maintient les systèmes pour traiter de grandes quantités de données. Les responsabilités clés comprennent :
Travail avec des systèmes distribués tels que Hadoop et Spark.
Optimisation des performances et de la scalabilité des systèmes.
Garantie de la sécurité et de la fiabilité des données.
L'ingénieur Big Data doit avoir une connaissance approfondie de l'informatique distribuée et du Big Data.
Ingénieur en apprentissage automatique
L'ingénieur en apprentissage automatique se spécialise dans la conception et la mise en œuvre de modèles d'apprentissage automatique. Les responsabilités clés comprennent :
Développement et optimisation des algorithmes d'apprentissage automatique.
Mise en œuvre de modèles dans les systèmes de production.
Surveillance et maintenance des modèles.
L'ingénieur en apprentissage automatique doit avoir une solide connaissance de l'apprentissage automatique et de la programmation.
Demande de l'industrie
Le Big Data et l'IA sont deux domaines en développement rapide qui jouent un rôle clé dans le monde d'aujourd'hui. Le Big Data fait référence au traitement et à l'analyse de grandes quantités de données qui ne peuvent être traitées avec des méthodes traditionnelles. La science des données, en revanche, implique l'utilisation de méthodes statistiques, d'apprentissage automatique et d'autres technologies pour extraire des connaissances et des informations à partir de données. Ces domaines sont d'une grande importance pour le commerce, la science et la technologie car ils permettent une prise de décision mieux informée et le développement de produits et services innovants!
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